常用图像去噪方法比较及其性能分析
基于小波变换的图像去噪算法研究与应用
基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。
因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。
二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。
小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。
三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。
该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。
软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。
2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。
该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。
四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。
实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。
五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。
通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。
未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。
去噪点,介绍三种常用降噪方法
去噪点，介绍三种常用降噪方法本篇教程主要讲解了三种降噪的方法，分别是用Lightroom/ACR全局降噪、Nik Dfine 2局部降噪和蒙版抑制噪点再生和输出降噪。
拍摄照片，噪点总是无法避免。
除了前期使用更好的相机、充分曝光、多张堆栈等等，后期的时候，我们也可以利用软件对照片进行降噪。
今天分享的“三步降噪法”，可以在尽量保留细节的情况下，对照片进行比较精细的降噪。
<点图片看大图>照片中的噪点一共分为两类：颜色噪点和明亮度噪点。
颜色噪点，指的是照片中本来单纯的色彩区域，出现的五颜六色的杂色块。
比如下图中，原本灰白色的云海中，有大量的红绿蓝色的色斑。
<点图片看大图>亮度噪点，指的是照片中本来亮度一致的地方，出现的斑斑点点、亮度不一的灰色颗粒。
比如下图原本应该很柔顺的云海，里面却是各种嘈杂的颗粒。
<点图片看大图>降噪，属于修补前期的“错误”，一定要在后期处理的一开始就进行。
因为各种降噪算法，在未经任何处理的原片上，识别噪点的准确度最高。
如果经过各种锐化、提亮、加强细节处理之后再降噪，噪点已经被强化，细节也是被污染，就难以分辨这到底是细节，还是噪点了。
下图是一个比较夸张的例子，我在使用详细提取、色调对比、以及锐化之后，再想用Dfine 2插件降噪。
此时噪点已经强化的非常厉害，专业的降噪软件也无能为力了。
<点图片看大图>我在不断的后期研究和实践中，特别是学习了Jeff Wu老师《野性之美：野生动物摄影手记》书中谈到的两套杰夫流程之后，慢慢的形成了一套比较固定的后期降噪方法，因为一共分三个步骤，所以这里称为“三步降噪法”。
1. Lightroom/ACR全局降噪前面说过，降噪要在后期的一开始进行。
由于ACR和Lightroom中，软件内部的运算顺序是固定的，和我们的操作顺序无关。
（也就是说，无论我们在软件面板中是先锐化后降噪，还是先降噪后锐化，渲染图片的时候Lightroom总是会先运算降噪，再计算锐化。
中值滤波和均值滤波
中值滤波和均值滤波中值滤波和均值滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法，它们在图像去噪和平滑处理中起着重要的作用。
本文将从原理、应用以及优缺点等方面介绍这两种滤波方法。
一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的灰度值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，同时能够保持图像的边缘信息。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据噪声的程度来确定；2.将模板中的像素点按照灰度值大小进行排序，取其中位数作为中心像素点的灰度值；3.将中心像素点的灰度值替换为中值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
中值滤波的优点是能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，同时保持图像的边缘信息。
然而，中值滤波也存在一些缺点，例如不能处理高斯噪声和均匀噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
二、均值滤波均值滤波是一种线性平滑滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据滤波效果来确定；2.计算模板内所有像素点的灰度值的平均值；3.将中心像素点的灰度值替换为平均值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
均值滤波的优点是能够有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
然而，均值滤波也存在一些缺点，例如不能处理椒盐噪声和脉冲噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
中值滤波和均值滤波在图像处理中各有优劣。
中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，能够保持图像的边缘信息，但在处理高斯噪声和均匀噪声时效果较差。
而均值滤波适用于去除高斯噪声和均匀噪声，能够保持图像的整体平滑，但对于细节信息的保护效果较差。
在实际应用中，根据图像的特点和噪声的类型选择合适的滤波方法是很重要的。
如果图像受到椒盐噪声和脉冲噪声的影响，可以选择中值滤波进行去噪处理；如果图像受到高斯噪声和均匀噪声的影响，可以选择均值滤波进行平滑处理。
全变差去噪算法
全变差去噪算法全变差去噪算法是一种常用的图像去噪方法，它通过降低图像中的噪声，提高图像质量。
全变差去噪算法的核心思想是在保持图像边缘信息的同时，将图像中的噪声减小到最小。
本文将介绍全变差去噪算法的原理和应用。
全变差去噪算法的原理基于全变差的概念。
全变差是指图像中各个像素值之间的差异累积量，它可以用来描述图像的平滑程度。
在噪声较大的图像中，全变差较大，而在噪声较小的图像中，全变差较小。
因此，通过最小化全变差，可以有效去除图像中的噪声。
全变差去噪算法的具体步骤如下：1. 计算图像的梯度：首先，对图像进行梯度计算，得到图像的梯度图。
梯度图可以反映图像中像素值的变化情况，从而帮助确定图像中的边缘信息。
2. 初始化去噪图像：将原始图像作为去噪图像的初始值。
3. 迭代优化：在每一次迭代中，通过最小化全变差来更新去噪图像。
具体而言，通过计算去噪图像的梯度，并将其与原始图像的梯度进行比较，找到差异较大的像素点，并将其像素值进行调整。
4. 终止条件：重复进行迭代优化，直到达到预设的终止条件。
通常情况下，可以设置迭代次数或者设定一个阈值，当达到这些条件时，算法停止迭代。
全变差去噪算法的优点是能够在去噪的同时保留图像的边缘信息，从而避免了传统平滑滤波器容易引起的边缘模糊问题。
此外，全变差去噪算法还可以处理多通道图像和视频序列。
全变差去噪算法在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在医学影像中，由于噪声的存在，图像的清晰度和准确性会受到影响。
全变差去噪算法可以有效地去除医学影像中的噪声，提高图像的质量和可读性。
此外，在计算机视觉中，全变差去噪算法也被广泛应用于图像分割、目标检测和图像增强等领域。
然而，全变差去噪算法也存在一些局限性。
首先，算法的计算复杂度较高，特别是在处理大尺寸图像时，会消耗大量的计算资源和时间。
其次，全变差去噪算法对于图像中的纹理信息的保留效果较差，容易导致图像细节的损失。
全变差去噪算法是一种常用的图像去噪方法，通过最小化图像的全变差来降低图像中的噪声。
基于多尺度特征分析的图像数据自适应去噪方法
信噪￣（ＮＲ 。 Ｓ ）
应 软 闯 值 去 噪 法 的 提 高 范 围 分 别 是
１ ３ ８ ７ｄ 和 ２２ ～８４ ｄ ． ～ ． Ｂ ８ ２ ．７ ． Ｂ：而硬 闻 ４
＋ ｏ
实 验 结 果及 分 析
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别 是 ２ １ ７３ １ Ｂ ３ ２ ３ ８ Ｂ ． ～ ． ｄ和 ． ～ ． ｄ ： ７ ５ ０ ４
２ 对 图像 的 小 波 系 数 方 差 进 行 估 行 处 理 。 ）
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５去 噪 后 图 像 重建 。 ． 由于 艮 高斯 分布 ，所 以 从
对ｂ ｂ ｏ 图 像 采 用 ｃ ｉ ，波 ，而 ａｏｎ ｏｆ ＇ ２ｊ ＼
没 订 厦
基金攻关项 目展示
责任编 ：王莹
表１ ｂ ｂ ｏ 图像去噪的Ｓ Ｒ ａｏｎ Ｎ 性能 比较 （ 用ｃ ｉ ｄ波 ， 解尺度为２ ３ ） 采 ｏ ２＇ 分 ｆ ， 级／级
ＭＥ Ｎ Ｓ＝ ７一 ） Ｍ ∑∑（ ）８ ‘ （
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…
（）∈｛ Ｊ） ＝ ，， ； ３ ＨＨ ｊ ｌ２３ ｓ ＝１ 值 估 计 。 ， ２ … ，１ 表 示 小 波 分 解 的 层 数 。 Ｊ ；１
２ ４ ７ ９ Ｂ ２ ２ ７ Ｂ， 而 硬 阈值 ． ～ ． ｄ 和 ． ～ ．ｌ ５ ５ ８ Ｓｄ
４对小波系数 ．
∥利用 阈值进 和 自适 应硬 阈 值 去 噪 法 的提 高 范 围 分
６ 计算 含 噪 图 像ｘｓ 去 噪 图像 的 当 分 解 尺 度 为 ３ 时 ，软 阈 值 和 自适 及 级
南
由。 ，＝ ｏ
去除白噪声的滤波方法
去除白噪声的滤波方法
1. 均值滤波：通过计算邻域像素的均值来抑制噪声。
对于每个像素点，将其周围像素的灰度值取平均作为该像素的新值，以减小噪声对图像的影响。
5. 高斯滤波：通过应用高斯函数来进行平滑处理，较小的噪声将被平滑掉，同时保持图像的细节，常用于图像降噪。
6. 双边滤波：通过综合考虑空间距离和灰度相似性来进行滤波处理，能够在抑制噪声的同时保持图像的边缘信息。
7. 维纳滤波：根据信噪比，对图像进行频率域的滤波处理，能够在一定程度上恢复图像的细节。
8. 小波滤波：利用小波变换对图像进行分解和重建处理，能够有效地抑制噪声，提取图像的细节信息。
9. 自适应滤波：根据图像的局部特征，动态调整滤波器参数，能够自适应地对不同噪声进行抑制，减少对图像细节的破坏。
10. 形态学滤波：利用形态学算法对图像进行形态学开闭运算，能够去除图像中的小噪点，并保持图像的主体结构。
图像处理中的平滑滤波方法比较
图像处理中的平滑滤波方法比较近年来，图像处理被广泛应用于计算机视觉、图像识别等领域。
在图像处理中，平滑滤波是一个常见的操作，它可以去除噪点、边缘保持等。
不同的平滑滤波方法会对图像产生不同的影响，因此选择合适的平滑滤波方法非常重要。
本文将比较五种常见的平滑滤波方法：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波和小波变换。
一、均值滤波均值滤波是最简单的一种平滑滤波方法，它将图像中每个像素点周围的像素值取平均数，并将平均值赋值给该像素点。
均值滤波可以消除图像的高频噪声，但同时也会损失一些图像的细节信息。
此外，均值滤波对较大的噪声点效果并不理想，很容易使图像产生模糊现象。
二、高斯滤波高斯滤波是一种局部加权平均滤波方法，它可以对图像进行模糊处理，同时保留较多的图像细节信息。
高斯滤波的核心理念是将周围像素的加权平均值作为该像素点的值。
高斯滤波的其中一个优点是可以更好地处理高斯白噪声、椒盐噪声等图像噪声，提高图像质量。
但是，高斯滤波也可能产生一定程度的模糊。
三、中值滤波中值滤波是一种基于统计学原理的平滑滤波方法，它将3×3或者5×5个像素的中间值作为该像素点的值。
中值滤波不会像均值滤波那样对图像像素进行加权平均，因此可以更好地去除图像噪声。
中值滤波常用于处理椒盐噪声、斑点噪声等，它能够减弱噪点的影响，同时保持图像的轮廓、边缘等细节特征。
四、双边滤波双边滤波是一种非线性滤波方法，它在平滑图像的同时，还可以保留图像的细节信息。
双边滤波在处理不同光照条件下的图像、模糊图像、具有强噪音的图像等方面具有较好的效果。
它的核心思想是在像素空间和像素值空间同时进行加权，从而能够更好地保留图像细节信息。
双边滤波的计算速度相对较慢，但是它常被用于实时视频处理等场景。
五、小波变换小波变换是在频域进行滤波的一种方法，它能够分离图像信号的低频和高频成份，对于高频噪点可以进行好的去除。
小波变换可以提取出不同频率的信息，对于保留图像细节来说非常有用。
图像处理中的边缘检测与去噪算法优化
图像处理中的边缘检测与去噪算法优化图像处理是计算机视觉和图像分析领域的重要组成部分。
边缘检测和去噪是图像处理中的两个关键任务。
边缘检测用于检测图像中的物体边缘，而去噪则旨在消除图像中的噪声干扰。
本文将探讨边缘检测与去噪算法的优化方法，以提高算法的准确性和效率。
边缘检测是图像处理中常用的技术之一，用于从图像中提取物体的轮廓和边界信息。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
这些算法通过检测图像中像素的强度变化来确定边缘位置。
然而，在实际应用中，这些算法存在着一些问题。
例如，它们对于噪声敏感，容易产生误检测边缘。
此外，它们还可能在检测到真实边缘的同时检测到一些不必要的边界。
为了改善边缘检测算法的准确性和去除不必要的边界，可以采用以下方法进行优化。
首先，可以对图像进行预处理，去除或减弱噪声的影响。
这可以通过应用滤波算法，如高斯滤波器、中值滤波器等，来实现。
滤波后的图像可以更好地突出边缘信息，从而提高边缘检测的准确性。
其次，可以采用自适应阈值技术来调整边缘检测算法的阈值。
传统的边缘检测算法通常使用固定的阈值来判断边缘，但这种方法在不同图像和场景下并不总是适用。
自适应阈值技术可以根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高边缘检测的灵敏度和准确性。
此外，还可以采用多尺度边缘检测算法来优化边缘检测。
多尺度边缘检测算法可以在不同的尺度下检测边缘，从而更好地适应不同尺度的边界。
常用的多尺度边缘检测算法包括基于尺度空间的LoG算法、基于小波变换的Wavelet算法等。
这些算法可以提高边缘检测的鲁棒性和准确性。
除了边缘检测，去噪也是图像处理中不可或缺的任务。
图像中的噪声会严重影响图像的质量和可视化效果。
传统的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、线性滤波等。
然而，这些算法在去除噪声的同时也会导致图像的细节丢失和模糊。
为了优化去噪算法，可以尝试以下方法。
首先，可以使用基于统计学的方法来估计图像中的噪声分布。
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常用图像去噪方法比较及其性能分析
发表时间：2019-03-15T15:13:24.833Z 来源：《信息技术时代》2018年6期作者：孟靖童王靖元[导读] 本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。
（国际关系学院，北京 100091）
摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。
同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。
关键词：数字图像；噪声；滤波
一、引言
随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。
然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。
针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。
数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。
二、空间域去噪算法
（一）均值滤波去噪
通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。
而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。
利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。
同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。
并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。
（二）中值滤波去噪
通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。
因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。
然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。
此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。
（三）维纳滤波去噪
维纳滤波通过寻找一个滤波模型使得被过滤后图像与原图像的均方差最小。
因此维纳滤波的去噪效果随局部方差的增大而减弱。
与邻域均值滤波法相比，维纳滤波可以更好的处理高斯噪声带来的对于图片的影响。
同时，由于维纳滤波法是一种自适应的滤波器，所以较邻域滤波可以更好的处理图像边缘的细节。
然而维纳滤波却无法很好的处理信噪比较低的图像信号。
实验中发现，维纳滤波在处理完运动模糊图像后会出现较严重类似于高斯噪声的影响，加入中值去噪得到更清晰图像，同时可以与最后一张仅添加中值去噪图片做对比。
三、基于傅里叶变换图像去噪
傅里叶变换图像去噪利用了图像与噪声主要分布频段不同的特点，即图像信息大多分布在低频段及中频段，而噪声则是分布在高频段。
通过衰减信号的高频段来减弱噪声对于图像的影响。
其算法可表示为：
G(μ,v)=H(μ,v)F(μ,v)
其中F(μ,v)为f(μ,v)经傅里叶变换得到，通过函数H(μ,v)衰减高频分量后的F(μ,v)得到输出G(μ,v)，之后只需对其进行傅里叶逆变换即可得到去早后图像g(x,y)。
此算法可简单表述为：
（1）把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域；
（2）对变换到频域的图像进行一定程度的衰减，具体衰减方法根据原图像实际情况而定；（3）对处理后图像从频率域经傅里叶逆变换得到去噪后图像。
经由傅里叶变换去噪可得出低通滤波器及巴特沃斯低通滤波器。
（一）理想低通滤波器
理想低通滤波器仅允许低频信号通过，因此大部分高频噪声被截止，从而达到去噪的效果。
理想低通滤波器设计原理简单，且去噪效果理想，然而由于理想低通滤波器的原理是完全滤掉高频信息，因此导致经处理后图像边缘模糊，同时会出现较严重的振铃现象。
（二）巴特沃斯低通滤波
相比于理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器对于信号选择通过和不通过的频率之间并没有明显的不连续界限，因此可以缓解理想低通滤波器图像边缘模糊的缺点。
同时巴特沃斯低通滤波器的振铃现象会随其公式阶数的增加而明显增强。
四、基于小波变换的图像去噪方法
（一）小波系数收缩法
小波系数收缩法可分为小波阈值收缩法和小波比例收缩法两类。
1.小波阈值收缩法：通过图像信号小波系数与噪声小波系数不同的特点来对噪声与图像信号进行区分。
选择适当的阈值，对噪声的小波系数进行收缩，从而减弱噪声对于图像信号的影响，到达去除噪声的目的。
2.比例收缩法：根据噪音对于图像信号影响的强弱来按比例对于噪音信号的小波系数进行收缩，以达到去除噪声的目的，因此相比于小波阈值收缩法具有更好的适应性。
（二）模极大值法
函数存在间断点，或是某阶导数存在不连续的情况称为函数的奇异性，可以用Lipschitz来衡量。
若信号为奇异的，则信号和噪声可以根据其Lipschitz指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分。
分别对噪声的极大值进行处理，之后将其小波系数重构后进行逆变换，得到去噪后图像。
此算法适用于奇异点多的图像，但对于奇异点少的图像则不适用，同时计算速度较慢。
（三）相关法
利用图像信号的小波系数之间具有很强的相关性，而噪声的小波系数则不具有相关性的特点来对图像信号及噪音进行区分。
此算法去噪效果理想，但计算复杂。
五、总结
利用通过分析比较这几种常见算法，可以看出各个算法都存在自己的长处与短处，结合算法的适用范围，与图像自身的情况来选择合适的算法可以使得图像处理效果到最好。
同时，在仅使用一种去噪方法效果不明显的情况下，可以适当加入其他去噪方法以达到更好的去噪效果。
参考文献
[1]杨小静，基于LabVIEW和Matlab的图像去噪研究. 湖南师范大学，2014.
[2]余成波，数字图像处理及MATLAB实现.重庆大学出版社，2003.。